由网友(窈窕)分享简介：最小2乘滤波亦称无体系参数的最小2乘配置。外文名least squares filtering别号无体系参数的最小2乘配置注释最小2乘滤波最小2乘滤波(least squares filtering)亦称无体系参数的最小2乘配置。由观测数据确定随机参数最好估值的1种要领。即正在其函数模子中没有包罗非随机参数的部门(拜见“最...

最小二乘滤波亦称无系统参数的最小二乘配置。

外文名

least squares filtering

别名

无系统参数的最小二乘配置

正文

最小二乘滤波

最小二乘滤波(least squares filtering)亦称无系统参数的最小二乘配置。由观测数据确定随机参数最佳估值的一种方法。即在其函数模型中不包含非随机参数的部分(参见“最小二乘配置”).

滤波原是无线电工程中的一个术语。它本来的含义是从接收到的受干扰的电磁波信号中，排除噪声的干扰，分离出所需要的信号。在一般的数据处理问题中，滤波就是通过含有误差(噪声)的观测数据，确定随机参数(信号)的最佳估值的方法。最小二乘滤波的线性函数模型为v、是观测点信号s的改正数向量，v、是未测点信号S'的改正数向量，f是常数项，A= [A 0}是已知

的系数阵.

信号S和S'是随某种因素变化的随机函数向量，用以描述它们随机性质的协方差阵，其元素的大小可由协方差函数确定。根据广义最小二乘准则

解出V和

厂V.s]

V;一I__一I

匕V.s,J

从而求得信号的估值

:和夕

P和尸：分别是观测误差(噪声)和信号的先验权阵.